最完整的Jetson Nano Devkit EMMC装机教程（带资源）：虚拟机、刷机、SDK、深度学习框架【第四部分：框架安装】
写在前面
第四部分承接第三部分，这个部分不是必要的，请根据自己的需要选择是否安装两个流行的深度学习框架。
Jetson系列可以说是高端的边缘AI设备，十分适合用于深度学习。然而，NVIDIA通过Jetpack提供的OS和SDK只包括CUDA、cuDNN、OpenCV三个常用的库，没有包含Tensorflow和Pytorch的CPU和GPU版本。
本部分介绍virtualenv、tensorflow-gpu、pytorch-gpu的安装，并对它们的安装情况进行验证。
准备工作
在Nano USB系统中，由于系统下载源均为Ubuntu和NVIDIA提供，在国内网络环境会导致一些库或包下载缓慢。所以，需要在Nano USB系统中添加清华镜像源。
（1）添加清华镜像源
打开终端（Terminal），输入以下代码。
sudo gedit /etc/apt/sources.list复制以下内容到文件的最前面。
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse保存并退出，返回到终端（Terminal）。
（2）更新下载源和软件
输入以下代码，更新下载源和已安装软件。
sudo apt update
sudo apt upgrade09、安装virtualenv
virtualenv是一个创建python虚拟环境的软件。
打开终端（Terminal），输入以下代码：
sudo apt-get install virtualenv10、安装Tensorflow GPU版本
（1）创建tensorflow虚拟环境
python3 -m virtualenv -p python3 tensorflow（2）安装tensorflow gpu
NVIDIA官方提供了安装指引，详见网站：Installing TensorFlow for Jetson Platform :: NVIDIA Deep Learning Frameworks Documentation
因国内网络问题，本教程提供百度网盘下载地址：
【Jetpack v461/462专用安装包，含tensorflow & pytorch】
链接：https://pan.baidu.com/s/1EaO8mp7cn0tHpzRU-6hcTw?pwd=ouhx
提取码：ouhx
（3）安装时可能出现依赖问题，如果自己无法解决，可以免费下载本教程提供的镜像，见本篇最末尾位置。评论或私聊作者获取解压密码。
11、安装Pytorch GPU版本
（1）创建pytorch虚拟环境
python3 -m virtualenv -p python3 pytorch（2）安装pytorch gpu
NVIDIA官方提供了安装指引，详见网站：
Installing PyTorch for Jetson Platform :: NVIDIA Deep Learning Frameworks Documentation
因国内网络问题，本教程提供百度网盘下载地址：前面已经提供。
（3）安装时可能出现依赖问题，如果自己无法解决，可以下载本教程提供的镜像。
作者已经将U盘文件保存为.pmf模式，可以使用DiskGenius还原分区。
插入ext4格式的U盘，打开DiskGenius，选择“从镜像文件还原分区”，选择下载好的“whole_1128.pmf”（压缩包大小为GB），点击开始。整个过程在15分钟内完成，取决于电脑配置。
12、验证所有安装
注意，tensorflow和pytorch都要安装NVIDIA官方提供的Jetson平台专用版本，否则容易出问题。
按照本教程安装完tensorflow和pytorch后，使用以下代码验证安装情况。
（1）验证tensorflow
# 激活tensorflow虚拟环境
source tensorflow/bin/activate
pythonimport tensorflow
# 若通过，则允许用户输入下一行Python代码
exit()（2）验证pytorch
# 激活pytorch虚拟环境
source pytorch/bin/activate
pythonimport torch
# 若通过，则允许用户输入下一行Python代码
exit()
写在后面
本教程共分为四个部分，各个部分如下：
| 名称 | 对应步骤 | |
| 第一部分 | 环境准备 | 01、下载VMware 02、下载虚拟机文件（评论或私聊作者，获取解压密码） |
| 第二部分 | 安装系统 | 03、Nano EMMC 刷系统 05、Nano EMMC 安装SDK |
| 第三部分 | U盘启动 | 06、复制系统到U盘（评论或私聊作者，获取解压密码） 07、修改启动配置文件 08、启动Nano USB系统 |
| 第四部分 | 框架安装 | 09、安装virtualenv 10、安装Tensorflow GPU |
免费下载：
（1）Nano EMMC系统复制到U盘（bootFromUSB）
链接：https://pan.baidu.com/s/1jM-l_oyhzF9f2dyKUZwzLg?pwd=3gtb
提取码：3gtb
（2）Jetpack v461/462 专用的tensorflow & pytorch
链接：https://pan.baidu.com/s/1EaO8mp7cn0tHpzRU-6hcTw?pwd=ouhx
提取码：ouhx
免费下载（评论或私聊作者，获取解压密码）：
（1）VMware虚拟机文件（下载大小：18.2GB）
Ubuntu18.04虚拟机系统，系统内容量45GB。
支持离线刷入Jetpack系统，SDK Manager已下载所有SDK安装包，可不下载直接刷入。
文件名为Ubuntu_18（文件夹）
链接：https://pan.baidu.com/s/1TgNjh49wC7psjeLz9oS-vQ?pwd=963k
提取码：963k
（2）纯净Jetpack_U盘系统（下载大小：6.67GB）
由Jetpack系统复制的.pmf格式文件，可用DiskGenius还原到U盘（Ext4格式，>=64GB）中。
文件名为pure_1128.pmf（单文件）
链接：https://pan.baidu.com/s/1LckIoMOjGsXul_-do-j_kA?pwd=gqlv
提取码：gqlv
（3）完整Jetpack_U盘系统（下载大小：9.02GB）
在纯净Jetpack_Upan1_U盘系统的基础上，增加以下功能——
清华镜像源，安装必要库，修复桌面共享，中文显示，中文输入法，tensorflow，pytorch。
文件名为whole_1128.pmf（单文件）
链接：https://pan.baidu.com/s/1GRXaVTBUxSA1CoWvG-QBaw?pwd=ekom
提取码：ekom
参考网站（NVIDIA）
generic-no-api_r2
NVIDIA SDK Manager | NVIDIA Developer
Installing TensorFlow for Jetson Platform :: NVIDIA Deep Learning Frameworks Documentation
Installing PyTorch for Jetson Platform :: NVIDIA Deep Learning Frameworks Documentation